第6章神经网络的理论基础
为输入模式：
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X p xp0 , xp1, , xpn
T
其中训练样本数为 p 1,2, , P 。 神经网络学习的目的是通过调整权值W， 使误差准则函数最小。 权值的调整采用梯度下降法来实现，其基 本思想是沿着E的负梯度方向不断修正W值，直 到E达到最小。数学表达式为：
E W W i
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3、复兴期（1982-1986）
1982年，美国加州工学院物理学家J. J. Hopfield提 出了Hopfield神经网格模型，该模型通过引入能量函 数，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判 断。 1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网 络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开 创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，并 运用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题 (TSP)，有力地推动了神经网络的研究。
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一个神经元的轴突末梢与另外神经元的树突或细胞体之间形成 功能性接触，该接触部分称为突触。
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单个神经元结构功能图
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神经元工作原理
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(5) 学习与遗忘
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决定神经网络模型性能三大要素为：
(1) 神经元（信息处理单元）的特性； (2) 神经元之间相互连接的形式 — 拓扑 结构； (3) 为适应环境而改善性能的学习规则 。
wij (k 1) wij (k ) I i I j
w ij ( k ) 为连接从神经元 i 到神经元 其中，
j
的当前权值， Ii
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和 I j 为神经元的激活水平。
由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学 习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程 最终发生在神经元之间的突触部位，突触的 联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。 Hebb学习规则是一种无导师的学习方法，它 只根据神经元连接间的激活水平改变权值， 因此，这种方法又称为相关学习或并联学习。
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2、低潮期（1969-1982）
M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系 统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》 一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题，他们的论 点极大地影响了神经网络的研究。同时，20世纪60年 代以后，冯·诺依曼式数字计算机的发展达到全盛时 期，人们误以为数字计算机可以解决人工智能、专家 系统、模式识别问题，而放松了对“感知器”的研 究，使得神经网络的研究陷入低谷。
W的修正规则为
Wi
(d
p 1
P
p
y p ) f ' ( p ) X ip
上式称为δ学习规则，又称误差修正规则。
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梯度下降法 梯度下降法，基于这样的观察：如果实值函数F(x)在点a处可 微且有定义，那么函数F(x)在a点沿着梯度相反的方向▽F(a)下降最快。 因而，如果b=a-r▽F(a)，对于r>0为一个足够小数值时成立 ，那么F(a)>= F(b) 。 考虑到这一点，我们可以从函数F的局部极小值的初始估计x0 出发，并考虑如下序列x0, x1, x2, …使得 因此可得到 如果顺利的话序列 长 r 可以改变。 收敛到期望的极值。注意每次迭代步
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根据神经网络的连接方式，神经网络可分为3种形式： （1）前向网络 如图所示，神经元分层排列，组成输入层、隐含层和输出层。 网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，输入 模式经过各层的顺次变换后，由输出层输出。在各神经元之间 不存在反馈，可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信 号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简 单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。感知器 和误差反向传播网络采用前向网络形式。
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每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些 向外伸出的其它较短分支--树突组成。 轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元，其 末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。 树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。 神经元细胞体将接收到的所有信号进行简单地处理后，由轴突输 出。
前馈型神经网络图
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（2）反馈网络 该网络结构在输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点 都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这 种神经网络是一种反馈动力学系统，它需要工作一段时间才 能达到稳定，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络 的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系 统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波 耳兹曼机均属于这种类型。
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有导师学习——在有导师的学习方式中，网络的 输出和期望的输出（即导师信号）进行比较，然后 根据两者之间的差异调整网络的权值，最终使差异 变小。 无导师学习——在无导师的学习方式中，输入模 式进入网络后，网络按照一预先设定的规则（如竞 争规则）自动调整权值，使网络最终具有模式分类 等功能。 再励学习——再励学习是介于上述两者之间的一 种学习方式。
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1949年，心理学家Hebb实现了对脑细胞之间相互影 响的数学描述，从心理学的角度提出了至今仍对神经 网络理论有着重要影响的Hebb学习法则。 1958年，E.Rosenblatt提出了描述信息在人脑中贮 存和记忆的数学模型，即著名的感知机模型（ Perceptron）。 1962年，Widrow和Hoff提出了自适应线性神经网络 ，即Adaline网络，并提出了网络学习新知识的方法 ，即Widrow和Hoff学习规则（即δ学习规则），并用 电路进行了硬件设计。
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6.3 神经网络的分类
目前神经网络模型的种类相当丰富，已有近40余种神 经网络模型。典型的神经网络有:
多层前向传播网络 （BP网络） Hopfield网络 CMAC小脑模型 ART网络（自适应共振理论） BAM双向联想记忆网络 SOM自组织网络 Blotzman机网络（波尔兹曼机） Madaline网络等。
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4、新连接机制时期（1986-现在）
神经网络从理论走向应用领域，出现了 神经网络芯片和神经计算机。
神经网络主要应用领域有：模式识 别与图象处理（语音、指纹、故障检测 和图象压缩等）、控制与优化、预测与 管理（市场预测、风险分析）、通信等
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6.2 神经网络原理
神经生理学和神经解剖学的研究表明，人脑 极其复杂，由一千多亿个神经元交织在一起 的网状结构构成，其中大脑皮层约140亿个神 经元，小脑皮层约1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动，为了能 利用数学模型来模拟人脑的活动，导致了神 经网络的研究。了解人脑神经网络的组成和 原理，有助于对神经网络的理解。
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6.4.2 Delta（δ）学习规则 假设误差准则函数为：
1 E 2
P P
p 1
(d p y p ) 2
E
p 1
p
其中， d p 代表期望的输出（导师信号）；y p 为 网络的实际输出，yp f (WXp ) ；W 为网络所有权 值组成的向量：
Xp
W w0, w1, , wn T
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人的大脑
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脑神经元及其网络
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内 各部分之间相互信息传递的基本单元。
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神经元构成： （1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、细胞膜和 细胞核； （2）树突：用于为细胞体传入信息； （3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是轴突末梢 ，含传递信息的化学物质，每个神经只发一条轴突 ，短的仅几个微米，长的可达1米； （4）突触：是神经元之间的接口（104-105 个/每个 神经元。 通过树突和轴突，神经元之间实现了信息的传递。
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1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习 中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统 趋于全局稳定点。 1986 年 ， 在 Rumelhart 和 McCelland 等 出 版 《Parallel Distributed Processing》 一 书 ， 进行认知微观结构的研究，提出了并行分布处理 的理论，构建了一种著名的多层网络的误差反传 （back propagation)模型，即BP网络。该网络 是迄今为止应用最普遍的神经网络。
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有导师指导的神经网络学习图
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无导师指导的神经网络学习图
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最基本的神经网络学习算法：
6.4.1
Hebb学习规则
Hebb 学 习 规 则 是 一 种 联 想 式 学 习 算 法 。 生 物 学 家 D.O.Hebbian基于对生物学和心理学的研究，认为两个 神经元同时处于激发状态时，它们之间的连接强度将得 到加强，这一论述的数学描述被称为Hebb学习规则，即
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6.1 神经网络发展历史 神经网络的发展历程经过4个阶段。
1、启蒙期（1890-1969年） 1890年，W.James发表专著《心理学》，讨论 了脑的结构和功能。 1943 年 ， 心 理 学 家 W.S.McCulloch 和 数 学家 W.Pitts提出了描述脑神经细胞动作的数学模 型，即M-P模型（第一个神经网络模型）。
Kohonen网络通过无导师的学习方式进行权值的学习，稳定后 的网络输出就对输入模式生成自然的特征映射，从而达到自 动聚类的目的。
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输出节点
输入
x0
x1
x2
自组织神经网络
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6.4 神经网络学习算法
学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性 是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行 调整，改善系统的行为。神经网络学习算法是神经 网络智能特性的重要标志，神经网络通过学习算 法，实现了自适应、自组织和自学习的能力。 目前神经网络的学习算法有多种，按有无导师分类 ，可分为有导师学习（Supervised Learning）、无 导师学习（Unsupervised Learning）和再励学习（ Reinforcement Learning）等几大类。
研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)
研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我QQ：415295747，或者登录我的博客/u/17236977421.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别5 译者序6 前9 致谢10 作者简介11 目录19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型72 第3章用于非线性模式识别的神经网络105 第4章神经网对非线性模式的学习166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现205 第6章数据探测、维数约简和特征提取235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用458 附录2.MATLB 神经网络30个案例分析第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能145 第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测153 第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测165 第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测171 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断182 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究188 第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断195 第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选200 第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断210 第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别220 第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测230 第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价241 第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类248 第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优255 第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维270 第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测280 第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类289 第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类2.MATLAB 神经网络仿真与应用章节信息7 目录15 第1章神经网络概述38 第2章感知神经网络64 第3章自组织竞争神经网络106 第4章BP神经网络143 第5章线性神经网络171 第6章径向基函数神经网络196 第7章反馈神经网络及MA TLAB实现228 第8章神经网络预测与控制273 第9章神经网络优化及故障诊断302 第10章图形用户界面设计334 参考文献4.混合神经网络技术7 目录11 第1章绪论26 第2章基础知识43 第3章BP神经网络70 第4章RBF神经网络84 第5章Hopfield神经网络96 第6章随机神经网络114 第7章遗传神经网络158 第8章粒子群神经网络193 第9章模糊神经网络244 第lO章混沌神经网络293 第11章小波神经网络331 第12章神经网络集成356 附录5.神经网络控制（第三版）7 目录13 第1章绪19 第2章神经网络理论基础63 第3章基于神经网络的系统辨识101 第4章神经网络控制142 第5章遗传算法与神经控制179 附录203 参考文献6.脉冲耦合神经网络与数字图像处理丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 数字图像处理出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-022389-0出版地：北京出版日期：200807页数：3047 《智能科学技术著作丛书》序9 前13 目录21 第1章脉冲耦合神经网络50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换322 参考文献7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法主要责任者：谭文; 王耀南主题词：混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021258-0出版地：北京出版日期：200805页数：2364 内容简介5 前7 目录13 第1章绪论37 第2章模糊神经网络控制理论基础70 第3章神经网络在混沌控制中的作用83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步245 结束语8. 智能预测控制及其MATLB 实现（第2版）丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-10147-2出版地：北京出版日期：201001页数：3364 内容简介5 前7 目录13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现13 第1章神经网络控制理论87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现175 第4章模糊逻辑控制理论208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现267 第7章模型预测控制理论281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单341 附录B MA TLAB函数一览表347 附录C MA TLAB函数分类索引349 参考文献9. 基于神经网络的优化设计及应用主要责任者：孙虎儿出版者：国防工业出版社ISBN：978-7-118-06282-3出版地：北京出版日期：200905页数：111目录11 第1章绪论11 1.1 优化设计发展概况20 1.2 信号处理的主要方法22 1.3 正交设计方法25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述28 第一篇基拙理论篇28 第2章基于小波变换的信号处理28 2.1 小波变换的源起与发展概述30 2.2 小波分析基础34 2.3 小波分析的工程解释35 2.4 基于小波分析的信号处理38 第3章神经网络结构的确定38 3.1 神经网络综论42 3.2 神经网络的基本原理47 3.3 人工神经网络的建模53 3.4 前馈型神经网络57 第4章正交设计法57 4.1 正交设计法的基本内容60 4.2 正交设计法的基本内容60 4.3 有交互作用的正交设计法63 4.4 方差分析法67 第二篇创新篇67 第5章立体正交表67 5.1 建立立体正交表70 5.2 立体正交表的基本性质71 5.3 立体正交试验的误差分析75 第6章立体正交优化设计75 6.1 立体正交优化设计概述77 6.2 立体正交优化设计的建模基础78 6.3 立体正交优化设计的特点79 6.4 立体正交设计的步骤及实现85 第三篇实践篇85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验85 7.1 振动筛基本原理89 7.2 试验台设计91 7.3 模拟试验101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化108 8.1 液压激振压路机基本原理110 8.2 液压振动轮的模型试验117 参考文献10.神经网络稳定性理论主要责任者：钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明主题词：人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-02116-2出版地：北京出版日期：200806页数：289内容简介5 前7 目录11 第1章绪论73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性97 第3章细胞神经网络的稳定性150 第4章二阶神经网络的稳定性212 第5章随机神经网络的稳定性243 第6章神经网络的应用291 参考文献11. 神经模糊控制理论及应用丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：神经网络; 应用; 模糊控制出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-07537-7出版地：北京出版日期：200901页数：3326 目录10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现12 第1章神经网络理论77 第2章MATLAB神经网络工具箱191 第3章神经网络控制系统218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现220 第4章模糊逻辑理论258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单334 附录B MA TLAB函数一览表340 附录C MA TLAB函数分类索引342 参考文献12.时滞递归神经网络主要责任者：王林山主题词：时滞; 递归论; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-020533-9出版地：北京出版日期：200804页数：254出版说明9 前言13 目录15 第1章概述29 第2章几类递归神经网络模型44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究265 索引13. 神经网络实用教程丛书题名：普通高等教育“十一五”规划教材主要责任者：张良均; 曹晶; 蒋世忠主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-23178-3出版地：北京出版日期：200802页数：1840001 7 目录0002 5 前言0003 11 第1章人工神经网络概述0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法0005 83 第3章神经网络优化方法0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术0008 175 第6章神经网络混合编程案例0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具0010 194 参考文献14.细胞神经网络动力学主要责任者：黄立宏; 李雪梅主题词：神经网络; 细胞动力学; 生物数学出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-018109-1出版地：北京出版日期：200704页数：3334 内容简介5 前7 目录9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念30 第二章基本理论60 第三章细胞神经网络的完全稳定性118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质322 参考文献15. 人工神经网络基础丛书题名：研究生用教材主要责任者：丁士圻; 郭丽华主题词：人工神经元网络出版者：哈尔滨工程大学出版社ISBN：978-7-81133-206-3出版地：哈尔滨出版日期：200803页数：2084 内容简介5 前7 目录9 第1章绪论44 第2章前向多层网络86 第3章Hopfield网络110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)163 第6章ART网络197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用丛书题名：国家精品课程教材主要责任者：师黎; 陈铁军; 等主题词：智能控制出版者：清华大学出版社ISBN：978-7-302-16157-8出版地：北京出版日期：200904页数：408目录17 第1章绪论30 第2章模糊控制91 第3章模糊建模和模糊辨识118 第4章神经网络控制227 第5章模糊神经网络259 第6章专家系统301 第7章遗传算法333 第8章蚁群算法351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算389 第10章其他智能控制16. 人工神经网络及其融合应用技术∙丛书题名：智能科学技术著作丛书∙主要责任者：钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明∙主题词：人工神经元网络 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-018325-5∙出版地：北京∙出版日期：200701∙页数：1607 目录13 第1章绪论24 第2章前馈型神经网络47 第3章反馈型神经网络58 第4章自组织型神经网络72 第5章量子神经网络81 第6章神经网络与遗传算法103 第7章神经网络与灰色系统123 第8章神经网络与专家系统139 第9章模糊神经网络159 参考文献164 附录Matlab简介17.智能技术及其应用：邵世煌教授论文集∙主要责任者：丁永生 ; 应浩 ; 等∙主题词：人工智能 ; 文集∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-023230-4∙出版地：北京∙出版日期：200902∙页数：573目录15 治学之路，开拓之道117 解析模糊控制理论：模糊控制系统的结构和稳定性分析127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现149 采用遗传算法学习的神经网络控制器164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究169 基因算法及其在最优搜索上的应用191 DNA计算与软计算199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统206 DNA计算研究的现状与展望223 混沌系统的一种自学习模糊控制228 用遗传算法引导混沌轨道405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划409 多变地形下机器人路径规划415 一个环境知识的自学习方法444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究598 后记18.人工神经网络原理及应用∙丛书题名：现代计算机科学技术精品教材∙主要责任者：朱大奇 ; 史慧∙主题词：人工神经元网络∙出版者：科学出版社∙ISBN：7-03-016570-5∙出版地：北京∙出版日期：200603∙页数：218目录12 第1章人工神经网络的基础知识44 第2章BP误差反传神经网络76 第3章Hopfield反馈神经网络104 第4章BAM双向联想记忆神经网络117 第5章CMAC小脑神经网络139 第6章RBF径向基函数神经网络155 第7章SOM自组织特征映射神经网络175 第8章CPN对偶传播神经网络190 第9章ART自适应谐振理论210 第10章量子神经网络19.软计算及其应用要责任者：温显斌; 张桦; 张颖等主题词：电子计算机; 计算方法出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-023427-8出版地：北京出版日期：200902页数：189前7 目录11 第1章绪论24 第2章模拟退火算法45 第3章人工神经网络93 第4章遗传算法138 第5章支持向量机162 第6章模糊计算20计算智能与科学配方∙主要责任者：冯天瑾 ; 丁香乾∙其他责任者：杨宁 ; 马琳涛∙主题词：人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-020603-9∙出版地：北京∙出版日期：200801∙页数：272前10 目录16 第一章绪论38 第二章产品配方与感觉品质评估65 第三章神经网络与感觉评估99 第四章知识发现与复杂相关性分析154 第五章模式识别与原料分类187 第六章支持向量机方法214 第七章进化计算配方寻优方法243 第八章计算智能的若干哲理256 第九章人机交互智能配方系统278 参考文献287 致谢21.计算智能与计算电磁学主要责任者：田雨波; 钱鉴主题词：人工智能; 神经网络; 计算; 研究出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021201-6出版地：北京出版日期：200804页数：2337 目录11 第1章绪论19 第2章遗传算法基本原理50 第3章遗传算法电磁应用98 第4章模糊理论基本原理122 第5章神经网络基本原理188 第6章神经网络电磁应用235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站236 附录2 相关程序22.脉冲耦合神经网络原理及其应用丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 理论; 应用出版者：科学出版社ISBN：7-03-016657-4出版地：北京出版日期：200604页数：1826 内容简介9 《智能科字技术著作丛书》库11 前15 目录19 第1章神经网络图像处理技术34 第2章PCNN模型及其应用概述49 第3章PCNN在图像滤波中的应用66 第4章PCNN在图像分割中的应用120 第5章PCNN在图像编码中的应用137 第6章PCNN与图像增强152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用23.人工神经网络教程主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 研究生; 教材出版者：北京邮电大学出版社ISBN：7-5635-1367-1出版地：北京出版日期：200612页数：3307 序9 目录17 第1章绪论38 第2章人工神经网络建模基础63 第3章感知器神经网络100 第4章自组织竞争神经网络143 第5章径向基函数神经网络162 第6章反馈神经网络192 第7章小脑模型神经网络201 第8章支持向量机218 第9章遗传算法与神经网络进化237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统281 附录A 常用算法的MA TLAB程序298 附录B 常用神经网络源程序340 附录C 神经网络常用术语英汉对照344 参考文献24.神经网络专家系统主要责任者：冯定主题词：人工神经元网络出版者：科学出版社ISBN：7-03-017734-7出版地：北京出版日期：200609页数：3487 目录11 第1章从专家系统到神经网络专家系统22 第2章神经网络设计75 第3章数据的前后处理94 第4章神经网络专家系统中的模糊数146 第5章基于神经网络的知识表示199 第6章机器学习218 第7章基于神经网络的推理251 参考文献254 附录神经网络源程序25.神经网络新理论与方法主要责任者：张代远主题词：人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-13938-5出版地：北京出版日期：200611页数：1259 目录11 第1章概论17 第2章基本概念24 第3章实神经网络的代数算法44 第4章全局最小值分析51 第5章复数神经网络的代数算法61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用主要责任者：田景文; 高美娟主题词：人工神经元网络; 计算方法; 研究出版者：北京理工大学出版社ISBN：7-5640-0786-9出版地：北京出版日期：200607页数：2837 目录9 第1章绪论32 第2章人工神经网络49 第3章改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用95 第4章小波变换及小波神经网络方法研究及应用140 第5章模糊神经网络方法研究及应用189 第6章改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用235 第7章支持向量机方法研究及应用278 第8章结论281 参考文献27.神经计算与生长自组织网络主要责任者：程国建主题词：人工神经元网络; 计算; 自组织系统出版者：西安交通大学出版社ISBN：978-7-5605-2979-0出版地：西安出版日期：200810页数：242内容简介5 作者简介7 前17 目录23 第1章神经计算概述37 第2章人工神经网络的基本结构及其特性56 第3章神经感知器69 第4章自适应线性元件87 第5章多层前馈神经网络105 第6章径向基函数网络118 第7章古典生长型神经网络135 第8章生长型自组织神经网络158 第9章生长神经元结构及其变种182 第10章外生长型神经元结构206 第11章多生长神经元结构230 第12章双生长神经气网络252 参考文献28.神经计算原理丛书题名：计算机科学丛书主要责任者：（美）科斯塔尼克其他责任者：叶世伟; 王海娟主题词：突然南宫神经元网络; 计算出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-20637-8出版地：北京出版日期：200705页数：491出版者的话7 专家指导委员会8 译者序9 前12 致谢13 重要符号和算符17 重要缩写词20 目录25 第一部分神经计算的基本概念和部分神经网络体系结构及其学习规则25 第1章神经计算概述40 第2章神经计算的基本概念95 第3章映射网络144 第4章自组织网络168 第5章递归网络和时间前馈网络201 第二部分神经计算的应用201 第6章用神经网络解决最优化问题238 第7章用神经网络解决矩阵代数问题275 第8章使用神经网络求解线性代数方程组318 第9章使用神经网络的统计方法372 第10章使用神经网络进行辨识、控制和枯计435 附录A 神经计算的数学基础497 主题索引29. 人工神经网络与模拟进化计算主要责任者：阎平凡主题词：人工神经元网络; 计算出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-10663-0出版地：北京出版日期：200509页数：639出版说明9 前11 第一版前15 目录27 第1章绪论37 第2章前馈网络77 第3章径向基函数网络112 第4章学习理论与网络结构选择166 第5章核方法与支持向量机210 第6章自组织系统(Ⅰ)236 第7章自组织系统(Ⅱ)271 第8章自组织系统(Ⅲ)302 第9章动态信号与系统的处理361 第10章多神经网络集成386 第11章反馈网络与联想存储器424 第12章神经网络用于优化计算441 第13章神经网络中的动力学问题463 第14章误差函数与参数优化方法487 第15章贝叶斯方法505 第16章神经网络在信号处理中的应用552 第17章进化计算概论与进化策略575 第18章遗传算法及其理论分析596 第19章遗传算法的设计与实现619 第20章遗传算法在神经网络中的应用626 第21章遗传算法在作业调度中的应用636 第22章分布估计算法660 索引30.人工神经网络与盲信号处理主要责任者：杨行竣; 郑君里主题词：人工神经元网络; 信号处理; 应用; 人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-05880-6出版地：北京出版日期：200301页数：3997 目录11 第1章绪论33 第2章前向多层神经网络与递归神经网络123 第3章自组织神经网络163 第4章Hopfield神经网络244 第5章模糊神经网络311 第6章遗传算法及其在人工神经网络中的应用337 第7章盲信号处理31.人工神经网络理论、设计及应用（第二版）主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：化学工业出版社ISBN：978-7-5025-9523-4出版地：北京出版日期：2000709页数：2437 前9 目录15 1 绪论34 2 神经网络基础知识52 3 监督学习神经网络85 4 竞争学习神经网络121 5 组合学习神经网络133 6 反馈神经网络168 7 小脑模型神经网络178 8 基于数学原理的神经网络207 9 神经网络的系统设计与软件实现220 10 神经网络研究展望223 附录1 常用神经网络C语言源程序254 附录2 神经网络常用术语英汉对照256 参考文献。
神经网络第一讲课文档
– 神经元有两种状态—兴奋和抑制（也不能认为神经元只能
表达或传递二值逻辑信号）
– 当神经元接收到其它神经元经由突触传来的激励信号时，多 个输入在神经元中以代数和的方式叠加。如果叠加总量超
过某个阈值，神经元就会被激发进入兴奋状态，发出 输出脉冲，并由轴突的突触传递给其它神经元。
• 脱机训练往往需要很长时间，为了获得最佳效果，常常要重复试 验多次。
• 网络收敛性的问题。
第10页，共30页。
1.3 人工神经网络的特点
– 总之，ANN是基于人类大脑的结构和功能建立起来的学 科，尽管它只是大脑的低级近似，但它的许多特点和人 类的智能特点类似，有着较强的识别能力和广泛的应用
前景。
第4页，共30页。
1.2 人工神经网络的发展
• 第一次高潮期 — 感知器模型和ANN – 1957年，计算机专家Frank Rosenblatt开始从事感知器
的研究，并制成硬件，通常被认为是最早的神经网络 模型。
– 1959年，两位电机工程师Bernard Widrow和Marcian Haff开发出一种叫作自适应线性单元的网络模型，并描
（阶跃，符号）
1 W *Pb0
Af(W *Pb) 0 W *Pb0
f
f
1
1
n
-1
n
-b
-1
无偏差阈值型激活函数
有偏差阈值型激活函数
第19页，共30页。
2.2 人工神经元模型
－线性函数
A f( W * P b ) W * P b
f
1
n
-1
无偏差线性激活函数
f
1
n
-b
-1
有偏差线性激活函数
智能控制理论及应用复习
智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。
与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。
其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。
■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。
智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。
■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
■智能控制与传统控制的特点。
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
■智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
神经网络模型PPT课件
然而，人工神经网络却不具有这样的能 力，而可能估计出5.933或者6.007之类 的数字。换言之，如果属于定义清楚的 数学问题，却利用人工神经网络来解决， 并不妥当。人工神经网络最擅长之处， 在于复杂关系的辨认或是型态的对比。
人工神经网络的学习模式，若按照网 络神经间的联结强弱来划分类，大致 可分成三类：
表18-3
分为四组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
预测组别 最低风险 次低风险 中度风险 高度风险
最低风险
25 22 1 2
22 0 1 0
实际组别
次低风险
中度中险
35
38
34
35
0
0
1
3
0
0
34
0
0
35
0
0
高度风险
30 28 0 2
0 0 0 28
表18-4
分为三组的人工神经网络分类结果
其中每经过一次训练过程，就将模拟的 结果与实际状况作比较，将其中的差异 回馈到系统中，以调整节点的强度，如 此即能获致自我组织及自我学习的效果。 在与环境互动时，亦可调整自身的结构， 以使系统结果能接近真实状况；人工神 经网络还具有容错（fault tolerance） 的特性，若是网络中有数个单元遭到损 坏，不致影响整个网络的功能。
样本数 正确 错误 未知
预测组别 低风险 中风险 高风险
低风险
27 26 0 1
26 0 0
实际组别
中风险
70 70 0 0
0 70 0
高风险
31 31 0 0
0 0 31
表18-5 分为二组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
(完整版)神经网络理论基础
从人脑生理、心理学着手，模拟人脑 工作机理
大脑是由生物神经元构成的巨型网络， 它在本质上不同于计算机，是一种大规模 的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、 综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。
图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有
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人工神经网络是模拟人脑思维 方式的数学模型，从微观结构和 功能上对人脑进行抽象和简化， 模拟人类智能
人工神经网络
是 对人脑的模拟
人工神经元 模拟 生物神经元
人工神经元 模拟 生物神经元
人工神经网络 模拟 生物神经网络
人工神经元 模拟 生物神经元
生物神经元
生物神经元
生物神经元
人工神经元
人工神经网络以数学手段来模拟 人脑神经网络结构和特性
神经网络是一个并行和分布式的 信息处理网络结构，它一般由许多个 神经元组成，每个神经元只有一个输 出，它可以连接到很多其他的神经元， 每个神经元输入有多个连接通道，每 个连接通道对应于一个连接权系数。
目前已有40多种模型
人脑神经网络信息处理的特点
一种模范动物神经网络行为特征，进 行分布式并行信息处理的算法数学模 型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过 调整内部大量节点之间相互连接的关 系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络具有自学习和自适应 的能力，可以通过预先提供的一批 相互对应的输入－输出数据，分析 掌握两者之间潜在的规律，最终根 据这些规律，用新的输入数据来推 算输出结果，这种学习分析的过程 被称为“训练”。（引自《环球科 学》2007年第一期《神经语言：老 鼠胡须下的秘密》）
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人工神经网络理论及应用课件第6章 反馈神经网络
一个常数值，对应的稳定状态是网络的一个吸引子。
韩力群 施彦 制作
6.1.2.2 吸引子与能量函数
以上分析表明，在网络从初态向稳态 演变的过程中，网络的能量始终向减小的 方向演变，当能量最终稳定于一个常数时， 该常数对应于网络能量的极小状态，称该 极小状态为网络的能量井，能量井对应于 网络的吸引子。
反馈网络的输入就是网络的状态初始值，表示为 X(0)=[x1(0),x2(0),…,xn(0)]T
反馈网络在外界输入激发下，从初始状态进入动态演变过程，变 化规律为
x j f ( net j )
j=1,2,…,n
韩力群 施彦 制作
DHNN网的转移函数常采用符号函数
xj
sgn（net j）
1 1
韩力群 施彦 制作
6.1离散型Hopfield神经网络
6.1.1 网络的结构与工作方式
x1
x2 … xi
… xn
T1
T2 … Ti … Tn
离散型反馈网络的拓扑结构
韩力群 施彦 制作
(1)网络的状态
DHNN网中的每个神经元都有相同的功能，其输出称为状态，用
xj 表示。
所有神经元状态的集合就构成反馈网络的状态 X=[x1,x2,…,xn]T
2/3 1/3
0.0 x3
101
1/3 111 2/3
1/3
DHNN网络状态演变示意图
011 3/3
(b)
韩力群 施彦 制作
6.1.3 网络的权值设计
为了使所设计的权值满足要求，权值矩阵应符合以下要求：
⑴为保证异步方式工作时网络收敛，W 应为对称阵； ⑵为保证同步方式工作时网络收敛，W 应为非负定对称阵； ⑶保证给定样本是网络的吸引子，并且要有一定的吸引域。
神经网络控制基础人工神经网络课件ppt课件
其他工业领域应用案例
电力系统
神经网络控制可以应用于电力系统的负荷预测、故障诊断和稳定性 分析等方面，提高电力系统的运行效率和安全性。
化工过程控制
神经网络控制可以对化工过程中的各种参数进行实时监测和调整， 确保生产过程的稳定性和产品质量。
航空航天
神经网络控制在航空航天领域的应用包括飞行器的姿态控制、导航控 制和故障诊断等，提高飞行器的安全性和性能。
05 神经网络控制性能评估与优化
性能评估指标及方法
均方误差（MSE）
衡量神经网络输出与真实值之间的误差，值越小表示性能越好。
准确率（Accuracy）
分类问题中正确分类的样本占总样本的比例，值越高表示性能越好。
交叉验证（Cross-Validation）
将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集来评估模型性能。
强化学习在神经网络控制中应用
强化学习原理
通过与环境进行交互并根据反馈信号进行学习的方法，使神经网络能够自主学习 到最优控制策略。
强化学习算法
包括Q-learning、策略梯度等算法，用于求解神经网络控制中的优化问题，实现 自适应控制。
04 神经网络控制系统设计与实现
系统需求分析
功能性需求
明确系统需要实现的功能，如 数据输入、处理、输出等。
非监督学习
无需已知输出数据，通过挖掘输入数 据中的内在结构和特征进行学习，常 用于聚类、降维等任务。
深度学习在神经网络控制中应用
深度学习模型
通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性系统的建模与控制，提高控制 精度和性能。
深度学习优化算法
采用梯度下降等优化算法对深度学习模型进行训练，提高训练效率和模型泛化 能力。
(工学)神经网络理论基础
模糊控制从人的经验出发，解决了智能控 制中人类语言的描述和推理问题，尤其是一些 不确定性语言的描述和推理问题，从而在机器 模拟人脑的感知、推理等智能行为方面迈出了 重大的一步。
模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面 还远没有达到人脑的境界。人工神经网络从另一 个角度出发，即从人恼的生理学和心理学着手， 通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分 智能行为。
3 复兴期（1982-1986）
1982年，物理学家Hoppield提出了Hoppield神经网络模型 ，该模型通过引入能量函数，实现了问题优化求解，1984年他 用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题(TSP)。
在 1986 年 ， 在 Rumelhart 和 McCelland 等 出 版 《Parallel Distributed Processing》一书，提出了一种著名的多层神经网络 模型，即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍的神经网络。
根据神经网络的连接方式，神经网络可分为两种形 式： （1）前向网络
如图所示，神经元分层排列，组成输入层、隐含层 和输出层。每一层的神经元只接受前一层神经元的输 入。输入模式经过各层的顺次变换后，由输出层输出 。在各神经元之间不存在反馈。感知器和误差反向传 播网络采用前向网络形式。
人工神经网络（简称神经网络，Neural Network） 是模拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提 出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网 络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、 联想、模式分类、记忆等。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究所取得的突破性进展。神经网络控 制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控制 方法。它已成为智能控制的一个新的分支，为解决复杂的 非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途径。
深度学习与卷积神经网络基础理论与实例分析ppt课件
目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
0 3
卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
0 4
12
3.1 初探----LeNet框架
3.卷积神经网络-CNN
LeCun 1998年，LeCun提出LeNet，并成功应用于美国手写数字识别。测试误差小于1%。 麻雀虽小，但五脏俱全，卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件。
第三次兴起（2012年）：深度学习的兴 起，一直到现在。
• 发展基础： 数据爆炸：图像数据、文本数据、 语音数据、社交网络数据、科学计 算等 计算性能大幅提高
3
目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
0 3
卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
0 4
4
2.人脑视觉机理与特征表示
3.2 基本单元-----卷积层
3.卷积神经网络-CNN
如上图是LeNet-5，它的第一个卷积层含有6的feature map，每一个feature map对应一个卷积核，也就
对应提取了图像的一种特征。这里注意最终的feature map并不是做完卷积后的结果，然后还要加一个 非线性激活的操作，一般用ReLU函数，这个过程一般叫做detector stage。
Top Layer: the neurons respond to highly complex, abstract concepts that we would identify as different animals
输出: The network predicts what the
神经网络技术的理论基础与应用实践
神经网络技术的理论基础与应用实践神经网络技术是一种受到越来越广泛应用的技术，它能够模拟人脑的神经网络，实现自主学习和自我适应。
它的理论基础是神经科学，将人类大脑处理信息的方式抽象为数学模型，利用计算机模拟出这种信息处理的过程。
神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、音频信号处理等领域都有着广泛的应用实践。
一、神经网络技术的理论基础神经网络技术是基于神经科学研究所形成的模型，神经科学从解剖、生理、化学等多方面研究了人类大脑，探究其信息处理的机制和规律。
神经网络的基本概念就来源于人类大脑中的神经元，神经元是一种特殊的细胞，具有反应性和可塑性，其通过突触将信息传递给其他神经元。
神经网络通常由大量的神经元组成，形成层次结构，信息在神经元之间传递，最终实现人类行为。
神经网络技术的数学模型是一种由节点和边组成的图形结构，每个节点代表一个神经元，每个边代表两个神经元之间的连接。
神经网络技术主要有两种结构，分别是前馈神经网络和循环神经网络。
前馈神经网络的信息只能从前往后传递，信息处理主要是线性的，常用于分类、预测等任务。
循环神经网络的信息可以从后往前传递，信息处理主要是非线性的，常用于时序数据处理等任务。
二、神经网络技术的应用实践神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、音频信号处理等领域都有着广泛的应用实践。
1.计算机视觉计算机视觉是指通过计算机对图像、视频等进行分析和处理的技术，常用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
神经网络技术在计算机视觉领域的应用非常广泛，如卷积神经网络（CNN）可以通过卷积核提取出图像的特征，从而实现图像分类和目标检测。
2. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行处理和分析的技术。
神经网络技术在自然语言处理领域的应用非常广泛，如循环神经网络（RNN）可以对时序的语言数据进行处理，实现语言模型的建立，从而实现文本分类、机器翻译等任务。
3. 音频信号处理音频信号处理是指对声音信号进行处理和分析的技术，常用于语音识别、声音分类、音乐分析等任务。